基于多时间尺度的灵活性资源优化配置工具包
项目简介
本仓库提供了一套基于MATLAB-YALMIP-CPLEX的解决方案，专为多时间尺度下的灵活性资源优化配置设计。该工具包聚焦于多能源微网系统的综合管理，集成风能、光伏发电、微型燃气轮机、电池储能、余热锅炉、热泵、储热装置及电热负荷等元素，通过高级算法优化其运行策略。
关键特点
-
多时间尺度方法：结合模型预测控制（MPC）理念，实施日前与日内滚动优化，确保调度策略既前瞻又精准。
-
灵活应对市场需求：引入价格型需求响应，鼓励用户依据分时电价调整用电行为，优化整体负荷曲线。
-
全面的数学建模：针对各类微能源源，精心构建数学模型，涵盖发电到负荷的所有关键环节。
-
两阶段优化：
- 日前阶段：最小化包括运维费用、购买电力与天然气成本及环保罚款在内的总成本，同时兼顾负荷平滑。
- 日内阶段：通过最小化预测功率波动，提升调度的精细度与效率。
技术栈
- 编程环境：MATLAB
- 优化工具：YALMIP
- 求解器：CPLEX
使用场景
适合学术研究、能源管理系统开发人员和对智能微网有深入探索兴趣的工程师。通过本工具包，你可以仿真和优化多能源微网的运行策略，评估在不同时间尺度策略调整的影响，进而为实际应用提供理论基础和决策支持。
开始使用
- 环境准备：确保你的MATLAB已安装YALMIP和CPLEX求解器。
- 加载模型：根据提供的脚本文件导入微网系统模型。
- 参数设定：调整预测数据、成本参数等以适应具体研究或实验条件。
- 执行优化：运行优化程序，获取日前与日内的最优调度结果。
注意事项
- 在使用本工具包之前，请确保你拥有合法的MATLAB和CPLEX许可。
- 调整参数时需谨慎，错误的配置可能影响优化效果。
- 请根据实际需要修改并验证模型假设。
结果解读
分析输出的数据，理解不同时间段的资源分配情况，以及如何通过策略调整降低成本并改善系统性能，是该工具包使用的关键一步。
通过本项目，你可以深入探索多时间尺度优化在可再生能源管理和微电网调度中的应用深度，为推动智能电网技术进步贡献力量。
此 README.md 文件旨在指导用户快速了解并应用此资源，希望对你在能源优化领域的研究和实践有所帮助。